面向文本情感分析的中文情感词典构建方法 被引量：41

1

作者 周咏梅 杨佳能 阳爱民 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期27-33,共7页

提出了构建基于HowNet和SentiWordNet的中文情感词典方法。将词语自动分解为多个义元后计算其情感倾向强度,并且使用词典校对方法对词语情感倾向强度进行优化。将所构建词典应用到文本情感分析任务中,使用支持向量机构建文本情感分类器... 提出了构建基于HowNet和SentiWordNet的中文情感词典方法。将词语自动分解为多个义元后计算其情感倾向强度,并且使用词典校对方法对词语情感倾向强度进行优化。将所构建词典应用到文本情感分析任务中,使用支持向量机构建文本情感分类器进行实验。实验结果表明,该词典优于一般极性情感词典,为情感分析研究提供了有效的词典资源。 展开更多

关键词 情感词典 情感强度 支持向量机 情感分析 中文文本

原文传递

基于情感词模糊统计的网络评论情感强度的研究 被引量：16

2

作者 郑丽娟 王洪伟 郭恺强 《系统管理学报》 CSSCI 2014年第3期324-330,共7页

根据已有在线声誉系统特点,将用户的情感强度划分若干级别。考虑到情感强度的模糊性,为每个情感强度设置隶属度函数。在此基础上,提出一种基于情感词模糊统计的网络评论情感强度计算方法,并选取手机评论进行实验分析。实验结果显示:情... 根据已有在线声誉系统特点,将用户的情感强度划分若干级别。考虑到情感强度的模糊性,为每个情感强度设置隶属度函数。在此基础上,提出一种基于情感词模糊统计的网络评论情感强度计算方法,并选取手机评论进行实验分析。实验结果显示:情感词的隶属度具有集中性和稳定性;否定词不但改变情感词的极性,还弱化情感词的情感强度;程度副词强化情感词的情感强度,但被修饰情感词的情感强度越大,程度副词对该词的强化程度越小。 展开更多

关键词 模糊统计 情感词 情感强度

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基于机器学习的外汇新闻情感分析 被引量：14

3

作者 戚天梅 过弋 +2 位作者 王吉祥 王志宏 成舟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第6期1742-1748,共7页

为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重... 为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重的情感倾向计算方法;在情感强度方面,分析外汇新闻中影响情感强度的特征词,通过权重策略,实现最优权重组合下的外汇新闻情感强度计算。实验结果表明了该方法在情感倾向和情感强度计算方面的有效性。 展开更多

关键词 外汇 细粒度 情感分析 情感强度 机器学习

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基于OTSRM模型的话题情感演化分析 被引量：7

4

作者 王凯 潘玮 杨宝华 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第5期534-542,共9页

舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上引入情感强度,并提出一种情感迭代思想,构建在... 舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上引入情感强度,并提出一种情感迭代思想,构建在线话题情感识别模型OTSRM(Online Topic and Sentiment Recognition Mode)。该模型通过增加基于β先验的情感遗传度,建立情感演化通道,获取特征词、情感词2个分布矩阵,最后使用相对熵方法计算话题焦点在相邻时间片段上的最大情感值,从而高效地识别不同文本的话题情感。在5个网络事件数据集上对OTSRM模型进行有效性验证,并与主流模型进行了对比,实验表明OTSRM模型在舆情话题识别与话题情感演化分析方面实现了良好效果。 展开更多

关键词 话题情感 情感强度 情感迭代 OTSRM模型

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基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析 被引量：8

5

作者 洪小娟 宗江燕 +1 位作者 黄卫东 洪巍 《现代情报》 CSSCI 2020年第10期132-143,共12页

[目的/意义]区别于单一维度的情感强度测度,基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析从立体空间角度探析情感的细粒度表征及情感焦点,对政府及有关部门提升舆情治理水平具有重要意义。[方法/过程]运用PAD情感模型构建情感语义空间,以201... [目的/意义]区别于单一维度的情感强度测度,基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析从立体空间角度探析情感的细粒度表征及情感焦点,对政府及有关部门提升舆情治理水平具有重要意义。[方法/过程]运用PAD情感模型构建情感语义空间,以2018年食品安全舆情为例,一方面,将情感词映射至情感语义空间,根据位置判别情感词多维情感强度;另一方面,根据情感语义空间的表现形式划分情感层次,探寻不同情感指向特征。[结果/结论]多维情感语义空间中,食品安全舆情情感的自我认知层愉悦度较高,表明公众认为自身对食品安全有较好的认知;舆情中社会发展和民生民意空间呈现明显的负向情绪,且网民在表达该类情感时的神经生理激活水平较高,应引起政府高度重视。食品安全舆情中的意见领袖对他人情感有较强的影响力,政府应加强与该领域意见领袖的沟通与引导。 展开更多

关键词 食品安全舆情 情感语义空间 PAD模型 情感强度 情感分析

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情感分类中情感词的情感倾向度的计算方法研究 被引量：7

6

作者 李纲 王忠义 寇广增 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第3期292-298,共7页

情感分类由于具有广泛的应用价值，成为当前的一个研究热点，然而情感词的情感度的准确确定一直是影响情感分类准确性的关键。本文针对当前情感词情感度确定中存在的问题和不足，提出一种基于改进的模糊层次分析法的情感词情感度的计算... 情感分类由于具有广泛的应用价值，成为当前的一个研究热点，然而情感词的情感度的准确确定一直是影响情感分类准确性的关键。本文针对当前情感词情感度确定中存在的问题和不足，提出一种基于改进的模糊层次分析法的情感词情感度的计算方法。该方法充分发挥了人和计算机的优点和长处，既能提高情感词情感度确定的科学准确性和情感检索的精准性，又可以减轻人的负担。 展开更多

关键词 情感分类 情感倾向度 模糊层次分析法

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在线评论情感属性的动态变化——基于iPhone 4的实证研究 被引量：4

7

作者 邵景波 胡名叶 许万有 《预测》 CSSCI 北大核心 2016年第5期9-15,共7页

本研究从在线评论的情感属性出发探索在线评论文本特征的动态变化走势,借鉴已有的情感分析框架,选取文本的主客观性、文本的情感极性和文本的情感强度三个维度,并从评论内容和标题文本两个角度提出研究假设。实证分析阶段,通过编写java... 本研究从在线评论的情感属性出发探索在线评论文本特征的动态变化走势,借鉴已有的情感分析框架,选取文本的主客观性、文本的情感极性和文本的情感强度三个维度,并从评论内容和标题文本两个角度提出研究假设。实证分析阶段,通过编写java程序采集京东网站上i Phone 4手机的评论数据,利用逐步回归分析法对在线评论情感属性变量进行模型拟合,跟踪消费者在线评论内容的情感变化,结果显示评论内容的情感属性在三个维度上均存在动态变化特征,而标题文本的情感属性没有稳定的变化。研究结果丰富和完善了情感分析理论,对企业把握用户消费习惯以及有效管理在线评论提供了决策依据。 展开更多

关键词 在线评论 情感分析 情感极性 情感强度

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藏文情感语料库的构建及自动标注方法研究

8

作者 尖羊措 安见才让 《计算机时代》 2023年第12期167-170,174,共5页

针对藏文情感分析领域中缺乏相应的基础训练语料库、模型又需要大量的数据做支撑、传统的人工标注需要耗费大量的人力物力资源且普适性不高的情况,构建了细粒度的藏文情感语料库和情感词典。首先由三人分别对每一个词进行情感强度标注,... 针对藏文情感分析领域中缺乏相应的基础训练语料库、模型又需要大量的数据做支撑、传统的人工标注需要耗费大量的人力物力资源且普适性不高的情况,构建了细粒度的藏文情感语料库和情感词典。首先由三人分别对每一个词进行情感强度标注,其次将语料和词典按规则进行匹配,最后以情感强度平均得分来表示文本的情感类别。本文所构建的细粒度情感语料资源,在一定程度上能够缩短海量标注语料库的开发周期,并降低语料标注的人工成本。 展开更多

关键词 藏文情感语料库 细粒度情感 情感强度 自动标注

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基于本体特征的影评细粒度情感分类 被引量：4

9

作者 侯艳辉 董慧芳 +1 位作者 郝敏 崔雪莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1074-1078,共5页

针对中文影评情感分类中缺少特征属性及情感强度层面的粒度划分问题,提出一种基于本体特征的细粒度情感分类模型。首先,利用词频逆文档频率(TF-IDF)和TextRank算法提取电影特征,构建本体概念模型。其次,将电影特征属性和普鲁契克多维度... 针对中文影评情感分类中缺少特征属性及情感强度层面的粒度划分问题,提出一种基于本体特征的细粒度情感分类模型。首先,利用词频逆文档频率(TF-IDF)和TextRank算法提取电影特征,构建本体概念模型。其次,将电影特征属性和普鲁契克多维度情绪模型与双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)融合,构建了在特征粒度层面和八分类情感强度下的细粒度情感分类模型。实验中,本体特征分析表明:观影人对故事属性关注度最高,继而是题材、人物、场景、导演等特征;模型性能分析表明:基于特征粒度和八分类情感强度,与应用情感词典、机器学习、Bi-LSTM网络算法在整体粒度和三分类情感强度层面的其他5个分类模型相比,该模型不仅有较高的F1值(0.93),而且还能提供观影人对电影属性的情感偏好和情感强度参考,实现了中文影评更细粒度的情感分类。 展开更多

关键词 本体特征 特征观点对 文本粒度 情感强度 情感分类

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基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化 被引量：40

10

作者 杨小平 张中夏 +4 位作者 王良 张永俊 马奇凤 吴佳楠 张悦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期42-47,74,共7页

情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关... 情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性[1]。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练,并在此基础上提出了基于转换约束集的多维情感词典自动构建方法;然后研究了基于词分布密度的感情色彩消歧方法,对兼具褒贬意味词语的感情极性进行区分和识别,并分别计算两种感情色彩下的情感类别与强度;最后提出基于多个语义资源的全局优化方案,得到包含10种情绪标注的多维汉语情感词典SentiRuc。实验证实该词典1)在类别标注检验、强度标注检验、情感消歧效果及情感分类任务中均具有良好的效果,其中的情感强度检验证实该词典具有极强的情感语义描述力。 展开更多

关键词 情感分析 多元情感分类 神经网络语言模型 情感消歧 情感强度优化框架

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基于同义词的词汇情感倾向判别方法 被引量：36

11

作者 王素格 李德玉 +1 位作者 魏英杰 宋晓雷 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期68-74,共7页

词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的... 词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的词汇情感倾向判别方法,这种方法一定程度上避免了数据稀疏问题。实验结果表明,基于同义词的词汇情感倾向判别方法优于仅采用目标词与基准词的词汇情感倾向判别方法。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 词汇情感倾向 基准词 关联强度 同义词

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基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法 被引量：19

12

作者 王素格 李德玉 魏英杰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期855-861,共7页

提出了基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法.该方法将特征倾向强度引入到文本的向量空间表示法中,建立了基于二元组属性(特征,特征倾向强度)的文本表示模型.提出了基于情感倾向强度序的属性离散化方法,将特征选择寓于离散化过程,达到... 提出了基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法.该方法将特征倾向强度引入到文本的向量空间表示法中,建立了基于二元组属性(特征,特征倾向强度)的文本表示模型.提出了基于情感倾向强度序的属性离散化方法,将特征选择寓于离散化过程,达到数据降维的目的.利用特征倾向强度,定义了赋权粗糙隶属度,用于新文本的情感分类.在真实汽车评论语料上,与支持向量机分类模型进行比较实验表明,基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法在对数据进行一定程度的压缩后仍表现出较好的分类性能. 展开更多

关键词 文本情感分类 文本表示 情感倾向强度 离散化 粗糙隶属度

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移动图书馆场景化信息接受过程的情感变化研究 被引量：16

13

作者 毕达天 王福 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2019年第6期20-28,共9页

[目的/意义]为增强移动图书馆场景化信息接受体验的愉悦度,提升情境感知的有用性和易用性,强化用户信息接受的持续意愿,设计出真正符合用户信息接受期望的产晶和服务。[方法/过程]基于出声思考法和创设情境的实验方法,利用程度副词系数... [目的/意义]为增强移动图书馆场景化信息接受体验的愉悦度,提升情境感知的有用性和易用性,强化用户信息接受的持续意愿,设计出真正符合用户信息接受期望的产晶和服务。[方法/过程]基于出声思考法和创设情境的实验方法,利用程度副词系数量、中文情感词汇本体、极性短语强度计算公式对用户信息接受体验的情感短语进行量化,分析影响移动图书馆场景化信息接受体验的关键因素。[结果/结论]结果表明移动图书馆场景化信息接受过程情感变化主要取决于“情境-行为-场景”的匹配程度,并依此设计不同场景的信息接受情境配置方案,并指出移动图书馆场景化服务创新的方向。 展开更多

关键词 移动图书馆 信息接受情境 文本情感分析 情感强度计算

原文传递

一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型 被引量：13

14

作者 王秀芳 盛姝 路燕 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期37-47,共11页

【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序... 【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序回归分析追踪预测热点话题的情感变化。【结果】实验结果表明,本文模型预测准确率达88.97%,对比i Lab-Edinburgh模型提高约7%,证明了模型的可行性。【局限】未考虑突发事件下,模型对于事件的预警预测效果。【结论】本文模型能够有效提高公众情感倾向的预测准确性,为微博舆情分析方法提供新的途径。 展开更多

关键词 舆情分析 情感分析 话题聚类 情感强度分析

原文传递

基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析 被引量：1

15

作者 徐健 张婧 +1 位作者 宋玲钰 高原源 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期3519-3535,共17页

在电子商务迅速发展的背景下,在线评论所蕴含的商业价值日益凸显.从在线评论中提取用户关于产品的评价和情感的研究,已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属性级的细粒度情感分析.但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务... 在电子商务迅速发展的背景下,在线评论所蕴含的商业价值日益凸显.从在线评论中提取用户关于产品的评价和情感的研究,已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属性级的细粒度情感分析.但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务中存在不能同时解决一词多义、上下文语义信息不全以及标签约束关系缺失等突出问题,且面向属性的情感强度量化方法未充分考虑语法信息.对此,本文提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析方法,该方法可以有效解决上述问题,更加准确地识别评论中用户评价的产品或服务属性,并结合情感三元组和语法信息有效地量化用户在评论中反馈的情感强度.为了检验所提方法的效果,本文在酒店评论数据、美团外卖评论数据、CLUENER2020等多个领域的数据集上进行对比实验与消融实验.实验结果表明,与已有经典模型相比,本文所提基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的情感要素识别方法在多个数据集上均获得了最佳F1值,且本文所提情感强度量化方法更加精细,能更好地契合人类情感的连续性.此外,消融实验进一步表明融合模型的每个结构都具有重要性. 展开更多

关键词 在线评论 细粒度情感分析 融合模型 情感强度

原文传递

一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法 被引量：4

16

作者 孙春华 刘业政 彭学仕 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第12期1261-1267,共7页

基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇，基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响。现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性，忽略了基准词的褒贬强度，这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信... 基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇，基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响。现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性，忽略了基准词的褒贬强度，这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信息遗失。本文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法，首先对情感词进行语义相似性计算和聚类，然后进行倾向性计算和分类，由此得到包含语义及强度信息的基准词集，该基准词集可用于词汇褒贬性及褒贬强度的判别。我们分别使用通用搜索引擎和领域搜索引擎对该方法进行了验证，实验结果表明，领域搜索引擎下的词汇褒贬性及正负性词的褒贬强度判别准确率分别可以达到84．00％、80．49％和76．47％． 展开更多

关键词 基准词 词汇情感倾向 强度 中文信息处理

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用户步行导航过程中的情感变化研究 被引量：2

17

作者 吴丹 刘畅 李翼 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 2017年第5期42-51,共10页

【目的】优化用户体验,提高用户对导航系统的持续使用性。【方法】采用用户实验和基于情感词典的情感分析方法,使用程度副词系数量、中文情感词汇本体、极性短语的强度计算公式等对情感短语进行量化,分析影响情感的因素及其变化规律。... 【目的】优化用户体验,提高用户对导航系统的持续使用性。【方法】采用用户实验和基于情感词典的情感分析方法,使用程度副词系数量、中文情感词汇本体、极性短语的强度计算公式等对情感短语进行量化,分析影响情感的因素及其变化规律。【结果】用户在步行导航过程中的情感变化主要受到系统因素和环境因素的影响,系统更新的不及时、定位不准、环境恶劣均会对用户的情感造成影响。【局限】情感是一个复杂而且涵盖广泛的概念,仅通过文本分析可能存在不足。【结论】通过改进系统本身和增添人性化的设置提高用户对导航系统的持续使用性,为系统未来的升级提供有效参考。 展开更多

关键词 步行导航 情感变化 情感词汇本体 极性短语 情感强度计算

原文传递

基于词频-极性强度的抑郁症情感词挖掘方法 被引量：1

18

作者 尹畅 张顺香 +1 位作者 朱广丽 张标 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期105-110,共6页

提出一种基于词频-极性强度值的情感词挖掘方法构建中文抑郁症情感词典。首先,对抑郁症患者评论语料进行有效分词,采用双向最大匹配和互信息方法选出候选情感词,再通过计算词频-极性强度值得到种子词集;然后,通过计算基础中文情感词典... 提出一种基于词频-极性强度值的情感词挖掘方法构建中文抑郁症情感词典。首先,对抑郁症患者评论语料进行有效分词,采用双向最大匹配和互信息方法选出候选情感词,再通过计算词频-极性强度值得到种子词集;然后,通过计算基础中文情感词典与种子词的语义相似度,得到抑郁症领域情感词表,将词表与种子词集合并,得到中文抑郁症情感词典。结果表明:本文提出的方法可准确地挖掘抑郁症专有领域情感词。 展开更多

关键词 情感分析 双向最大匹配 词频-极性强度 语义相似度 抑郁症情感词典

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隔夜舆情的情绪强度特征与股票市场开盘收益率研究

19

作者 李泓阅 刘天际 徐邵军 《金融发展研究》 北大核心 2022年第3期60-68,共9页

本文对“股吧”交易时间段和非交易时间段发布的帖子总数、阅读量以及评论数进行文本计算,得到盘中和隔夜舆情相对情绪强度和舆情传播强度指标,并以此为研究目标,建立门限回归模型,揭示隔夜舆情相对情绪强度和股票开盘收益率之间的关系... 本文对“股吧”交易时间段和非交易时间段发布的帖子总数、阅读量以及评论数进行文本计算,得到盘中和隔夜舆情相对情绪强度和舆情传播强度指标,并以此为研究目标,建立门限回归模型,揭示隔夜舆情相对情绪强度和股票开盘收益率之间的关系。实证结果表明,隔夜舆情相对情绪强度对股票开盘收益率存在非线性影响,当隔夜舆情相对情绪强度从绝对消极向绝对积极转变时,其对开盘收益率的影响会经历“负向影响——温和的负向影响——恶劣的负向影响——显著的正向影响”的过程。此外,本文证明了确切的消极舆情并没有引发市场恐慌,但在舆情态度不明确条件下,容易引发交易者猜忌而造成开盘收益率崩盘和抛售行为。 展开更多

关键词 隔夜舆情 相对情绪强度 非对称影响

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中泰垃圾焚烧厂事件网络舆情演化研究 被引量：1

20

作者 田千金 余光辉 姜磊 《情报探索》 2018年第8期33-36,共4页

[目的/意义]为环境群体性事件的网络舆情监管与风险调控提供参考。[方法/过程]采用网络爬虫技术获取中泰垃圾焚烧厂事件的网络舆情数据,对数据进行分词处理,通过编写情感分析算法将公众的言论分为正面、中立和负面3种情感,分析中泰事件... [目的/意义]为环境群体性事件的网络舆情监管与风险调控提供参考。[方法/过程]采用网络爬虫技术获取中泰垃圾焚烧厂事件的网络舆情数据,对数据进行分词处理,通过编写情感分析算法将公众的言论分为正面、中立和负面3种情感,分析中泰事件的舆情演化。[结果/结论]发现网民对中泰垃圾焚烧厂事件的情感倾向与情感强度随着时间的变化而不同。舆情爆发期与蔓延期是社会风险最大的时期。 展开更多

关键词 网络爬虫 情感分析算法 环境群体性事件 网络舆情 情感强度

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